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基于生物信号的共同适应用户机器接口，用于电机控制
抽象的用户机器接口映射从用户测量的生物信号，以控制外部设备的控制命令。从生物信号到设备输入的映射由解码算法执行。对用户和解码器的改编（共同适应）提供了提高不同用户和应用程序接口的包容性和可用性的机会。用户学习会导致可靠的接口控制，可以跨环境和上下文概括。解码器适应性可以个性化接口，说明日常信号变异性并提高整体性能。共同适应创造了塑造用户和解码器系统以实现可靠且可推广的个性化接口的机会。但是，共同适应创建了一个两学习系统，并在用户和解码器之间进行动态交互。工程共同自适应接口需要新的工具和框架来分析和设计用户 - 码头交互。在本文中，我们回顾了自适应解码，用户学习和在用户机器接口中的共同适应，可用于运动控制的用户机器接口，脑中脑部脑部计算机，肌电和运动接口。然后，我们讨论了自适应接口的性能标准，并提出了一种设计用户decoder共同适应的游戏理论方法。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
抑制去泛素化酶活性和炎症信号的分子胶
1 英国利兹大学生物科学学院分子与细胞生物学学院 Astbury 结构分子生物学中心，2 美国宾夕法尼亚州费城 Wistar 研究所 Wistar 癌症分子筛选中心，3 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院 Basser BRCA 中心宾夕法尼亚基因组完整性中心癌症生物学系，4 英国利兹大学医学与健康学院利兹风湿病和肌肉骨骼医学研究所，5 英国利兹 Chapel Allerton 医院 NHS 信托利兹教学医院 NIHR 利兹生物医学研究中心，6 加拿大安大略省多伦多安大略癌症研究所药物研发计划，7 加拿大安大略省多伦多大学 Leslie Dan 药学院，8 佩鲁贾大学农业、食品与环境科学系，意大利佩鲁贾，9 加拿大安大略省多伦多大学药理学和毒理学系，10 加拿大安大略省多伦多西奈医疗系统 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所系统生物学中心，11 加拿大安大略省多伦多大学分子遗传学系，12 加拿大安大略省多伦多大学生物化学系 * 通信地址：
靶向持续FGF23-ERK信号的基因疗法减轻肾脏炎症
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非绝热，非二唑和量子对attoclock信号的影响
限于attoclock偏离角度的单个集成值，该值通常被选为极化平面中的峰或平均角度[8-12]。在其他概率中，有人认为，偏移角度确实在attoclock信号的径向动量上有所不同[7，13 - 17]，这提出了一个问题，一个问题的偏移角度的单个值是解释attoclock结果的有用。在本文中，我们进一步评估了attoclock信号的整个动量分布，并系统地研究了不同因素的影响，包括非绝热，nondipole和Intercy cle cle量化效应对attoclock信号的影响，这对于对Attoclocklock locklock locklock实验结果的定量解释至关重要。对于任何具有时间依赖性哈密顿量的系统，能量不能保守。与纯隧道相反
使用多元解码方法评估精神分裂症 ERP 信号的信息内容
多元模式分类（解码）方法通常用于研究典型个体的神经认知处理机制，它们可用于量化单个参与者神经信号中存在的信息。这些解码方法在确定精神病和非精神病人群之间信息表示的差异方面也可能很有价值。在这里，我们检查了精神分裂症患者（PSZ）和健康对照受试者（HCS）的 ERP，他们在工作记忆任务中需要记住屏幕一侧的 1、3 或 5 个项目并忽略另一侧。我们使用 ERP 的空间模式来解码屏幕的哪一侧被保存在工作记忆中。人们可能会认为，由于噪音增加（即试验间变异性更大），PSZ 的解码准确度不可避免地会更低。然而，我们发现在记忆负荷 1 时，PSZ 中的解码准确度高于 HCS，这与之前的研究一致，在之前的研究中，在记忆负荷 1 时，PSZ 中的记忆相关 ERP 信号大于 HCS。我们还观察到，解码准确度与记忆相关 ERP 活动与噪声水平的比率密切相关。此外，我们发现 PSZ 和 HCS 中的噪声水平相似，这与 PSZ 会表现出更大的试验间变异性的预期相反。总之，这些结果表明，多变量解码方法可以有效地应用于个体参与者层面，以了解精神病人群认知功能受损的性质。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
与纳米盘的合成生物学，以增强对受体信号的靶向和理解
该学生的总体目标是创建量身定制的超稳定膜纳米盘，以加速结构表征并生成粘合剂到整体膜蛋白。自行车疗法具有独特的技术：自行车肽将短线性肽限制在使用中央化学支架的稳定的双循环结构中。该结构赋予了强大的类似药物的特性，包括高亲和力结合和快速组织渗透，以对针对小分子或抗体疗法的靶标产生治疗剂。自行车最初是通过针对固定目标筛选数十亿个变体来选择的。此选择是可溶性蛋白或具有较大结构性外域的膜蛋白的常规方法，但对于多跨膜（Multitm）膜蛋白（尤其是离子通道和GPCR）来说，仍然是一个重大挑战。MULTITM蛋白更难表达和纯化，并且通常会失去洗涤剂中的天然构象。MULTITM蛋白代表了自行车的一些最重要的目标，因此Howarth在蛋白质技术和蛋白质工程方面的专业知识可以促进这一挑战。Howarth组创建了Spytag，这是一种与间谍蛋白质混合后形成自发异肽键的肽。每个成分由常规20氨基酸组成，并且在不同条件下反应是快速而特异的（Keeble/Howarth PNAS 2019，Keeble和Howarth，Chem SCI 2020）。纳米盘是小蛋白，可以封装整体膜蛋白，形成一个含有天然膜脂质的环。生长抑素受体。纳米散发是在与清洁剂溶解度更接近细胞环境的环境中研究溶解的膜蛋白的变化性。然而，纳米盘面临着不稳定和缺乏受控组装的挑战，这些挑战抑制了它们对许多应用的使用，包括按噬菌体显示筛选粘合剂，对粘合剂的亲和力确定和冷冻剂以了解和优化自行车结合。将Spytag/Spycatcher技术与纳米盘结合起来，可以实现纳米盘的分子内环化，增强多性蛋白质的稳定性，并生成具有可调尺寸范围的Spyring-Nanodiscs，可适应于不同的膜蛋白和复合物。在这里，我们将首先验证E. coli表达的Spyring-nanodiscs从HEK 293S细胞中捕获，该单元具有感兴趣的Multitm靶标的自行车，其文献具有隔离和已知配体的先例，例如自行车和已知配体的特征是通过生物物理或生化测定法具有亲和力和特异性。APO和配体蛋白质结构也将通过冷冻研究进行研究。然后，我们将使用异肽交联和基于结构的设计采用蛋白质工程，合并
mRNA 移动组：从噪声中解读信号的挑战和机遇
生物体通讯需要对通过空间或时间发送到接收细胞的信息进行编码，然后解码该信息以激活下游响应。定义什么是功能信号对于理解细胞间通讯至关重要。在这篇评论中，我们深入研究了长距离信使 RNA (mRNA) 运动领域已知和未知的内容，并从信息论领域汲取灵感，以提供有关功能性信号分子定义的观点。尽管许多研究支持数百到数千个 mRNA 通过植物维管系统进行长距离运动，但只有少数这些转录本与信号功能有关。由于我们目前对影响 mRNA 移动性的因素缺乏了解，因此很难确定移动 mRNA 是否通常在植物通讯中发挥作用。进一步深入了解有关移动 mRNA 本质的未解决问题，有助于理解这些大分子的信号传导潜力。